EVALUATION OF LOGISTIC PERFORMANCE WITH MULTI CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES

Yıl 2020, Cilt: 19 Sayı: 38, 117 - 138, 31.12.2020

Büşra Yalçın Berk Ayvaz

Öz

In today's increasingly competitive environment, countries have focused on the logistics sector, which has an important place in cost items, in order to be able to do more efficient and high-return jobs with less cost. In order to be successful and gain economic profit; they started to work on reducing logistics costs and enabling them to play an active role in this field. As the importance attached to the logistics sector increases; countries' need to see their performances clearly in this area has emerged. For this reason, logistic performance measurement has become necessary. In this context, many indices were developed and measurements were made One of these measurements is the Logistics Performance Index (LPI) made by the World Bank. This article focuses on logistics performance and Multi-criteria decision making methods (MCDM) were used for logistics performance measurement. In this problem, it is preferred to use fuzzy methods in an integrated way. The “Fuzzy AHP” (FAHP) and “Fuzzy TOPSIS” methods are used in an integrated way and the determined countries are ranked according to their logistics performance.

Anahtar Kelimeler

Fuzzy AHP method, fuzzy TOPSIS method, logistics performance index, multi criteria decision making method

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME TEKNİKLERİ İLE LOJİSTİK PERFORMANSIN DEĞERLENDİRİLMESİ

Öz

Günümüz dünyasında giderek artan rekabet ortamında ülkeler, daha az maliyet ile daha verimli ve getirisi yüksek işler yapabilmek için, maliyet kalemleri içerisinde önemli bir yeri olan lojistik sektörüne odaklanmışlardır. Başarılı olmak ve ekonomik kazanç sağlamak amacıyla; lojistik maliyetlerini azaltacak ve bu alanda etkin rol oynamalarını sağlayacak çalışmalar yapmaya başlamışlardır. Lojistik sektörüne verilen önemin bu denli artması ile birlikte; ülkelerin bu alandaki performans seviyelerinin net bir biçimde görülebilmesi ihtiyacı doğmuştur ve lojistik performans ölçümü gerekli hale gelmiştir. Bu kapsamda birçok indeks geliştirilerek ölçümler yapılmıştır. Bu ölçümlerden bir tanesi Dünya Bankası’nın yapmış olduğu Lojistik Performans İndeksi (LPI)’dır. Yapılan bu makale çalışmasında lojistik performans konusuna odaklanılmıştır. Lojistik performans ölçümü için çok kriterli karar verme yöntemleri (ÇKKV) kullanılmıştır. Bu problem için bulanık yöntemlerin bütünleşik olarak kullanılması tercih edilmiştir. “Bulanık AHP” (BAHP) ve “Bulanık TOPSIS” yöntemleri bütünleşik şekilde kullanılarak, belirlenen ülkeler lojistik performanslarına göre sıralanmıştır.

Anahtar Kelimeler

Bulanık AHP yöntemi, bulanık TOPSIS yöntemi, çok kriterli karar verme yöntemleri, lojistik performans indeksi

Kaynakça

• Akman, G., Alkan A., (2006), “Tedarik Zinciri Yönetiminde Bulanık Ahp Yöntemi Kullanılarak Tedarikçilerin Performansının Ölçülmesi: Otomotiv Yan Sanayiinde Bir Uygulama”, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 5(9), 23-46.
• Arvis, J.F., Mustra, M.A., Panzer, J., Ojala, L., Naula, T., (2007), Connecting to Compete 2007: Trade Logistics in The Global Economy- The Logistics Performance Index and Its Indicators, The World Bank, Washington.
• Arvis, J.F., Mustra, M.A., Ojala, L., Shepherd, B., Saslavsky, D., (2010), Connecting to Compete 2010: Trade Logistics in The Global Economy- The Logistics Performance Index and Its Indicators, The World Bank, Washington.
• Arvis. J.F., Ojala, L., Wiederer, C., Shepherd, B., Raj, A., Dairabayeva K., Kiiski, T., (2018), Connecting to Compete 2018: Trade Logistics in The Global Economy- The Logistics Performance Index and Its Indicators, The World Bank, Washington.
• Ayaydın, H., Durmuş, S., Pala, F., (2017), “Gri İlişkisel Analiz Yöntemiyle Türk Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü”, Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 8(21), 76-94.
• Baki, B., Gergin, R.E., (2015), Türkiye’deki Bölgelerin Lojistik Performanslarının Bütünleştirilmiş AHS ve TOPSIS Yöntemiyle Değerlendirilmesi. Business and Economics Research Journal, 6(4), 115-135.
• Bayat. T., Özdemir, Ş., (2016), Yeni Bir Lojistik Performans Endeks Oluşturmak İçin Gerekli Olan Kriterlerin Belirlenmesi Üzerine Araştırma. V. Ulusal Lojistik ve Tedarik Zinciri Kongresi, 26-28 Mayıs, Mersin.
• Bayır, T., Yılmaz, Z., (2017), “AB Ülkelerinin Lojistik Performans Endekslerinin AHP Ve VIKOR Yöntemleri İle Değerlendirilmesi”, Middle East Journal of Education, 3(2), 73-92.
• Bayraktutan, Y., Tüylüoğlu Ş., Özbilgin, M., (2012), “Lojistik Sektöründe Yoğunlaşma Analizi ve Lojistik Gelişmişlik Endeksi: Kocaeli Örneği”, Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 4(3), 61-71.
• Candan, G., (2019), “Lojistik Performans Değerlendirmesi İçin Bulanık AHP ve Gri İlişkisel Analiz Yöntemleri İle Bütünleşik Bir Yaklaşım”, Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(5), 277-286.
• Çakar, T., (2020), Bulanık Çok Ölçütlü Karar Verme Yöntemleri, İstanbul, İstanbul Gelişim Üniversitesi Yayınları.
• Çakır, S., (2016), “Measuring Logistics Performance Of OECD Countries Via Fuzzy Linear Regression”, Journal Of Multi-Criteria Decision Analysis, 24(3-4), 177-186.
• Felipe, J., Kumar, U., (2010), “The Role of Trade Facilitation in Central Asia: A Gravity Model”, Eastern European Economics, 50(4), 5-20.
• Gani, A., (2017), “The Logistics Performance Effect in International Trade”, The Asian Journal of Shipping and Logistics, 33(4), 279- 288.
• Green, J. K.W., Whitten, D., Inman, A., (2008), “The Impact of Logistics Performance on Organizational Performance in a Supply Chain Context”, Supply Chain Management: An International Journal, 13(4), 317-327.
• Günel, S., (2019), Tıpta Uzmanlık Dalı Tercihinin BAHP, Electre Ve Bulanık TOPSIS Yöntemleri Kullanılarak Değerlendirilmesi. Kocaeli Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 85, Kocaeli.
• Güner, S., Coşkun, E., (2012), “Comparison Of Impacts Of Economic And Social Factors On Countries Logistics Performance: A Study with OECD Countries”, Research in Logistics & Production. 2(4), 329-343.
• Jhawar, A., Garg, S.K., Khera, S.N., (2014), “Analysis Of The Skilled Work Force Effect On The Logistics Performance Index—Case Study From India”, Logistics Research, 7(1), 1-10.
• Karabayır, A.N., (2018), Bulanık AHP - Bulanık TOPSIS Yöntemleri Entegrasyonu İle Tedarikçi Seçim Problemi Ve Uygulama. Necmettin Erbakan Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 161, Konya.
• Kısa, A.C.G., Ayçin, E., (2019), “OECD Ülkelerinin Lojistik Performanslarının SWARA Tabanlı EDAS Yöntemi ile Değerlendirilmesi”, Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(1), 301-325.
• Korucuk, S., Turpcu, E., Akyurt, H., (2018), “Bütünleşik Dematel ve GİA Yöntemleri İle Seyahat Acentalarında Lojistik Performans Unsurlarının Ölçülmesi ve En İdeal Seyahat Acentası Seçimi: Giresun İli Örneği”, İşletme Araştırmaları Dergisi, 10(4), 820-842.
• Lau, K.H., (2011), “Benchmarking Green Logistics Performance With A Composite Index”, An International Journal, 18(6), 873-896.
• Özceylan, E., Çetinkaya, C., Kabak, M., Erbas, M., (2016), “Logistic Performance Evaluation Of Provinces In Turkey: A GIS-Based Multi-Criteria Decision Analysis”, Transportation Research Part A Policy and Practice, 94, 323-337.
• Özçakar, N., Demir, H.H., (2011), “Bulanık TOPSIS Yöntemiyle Tedarikçi Seçimi”, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü Yönetim Dergisi, 22(69), 25-44.
• Özsarı, M., (2019), Tarım İşlerinin Kazaya Sebep Olan Etmenler Bağlamında Bulanık AHS Ve Bulanık TOPSIS Yöntemleri İle Karşılaştırılması: Bir Örnek Uygulama, Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 120, Ankara.
• Perçin, S., Çakır, S., (2013), “Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü”, Ege Akademik Bakış Dergisi, 13(4), 449-459.
• Rençber, Ö. F., (2018), “Basamak Korelasyon, Kohonen ve ANFIS Yapay Sinir Ağ Modellerinin Sınıflandırma Performanslarının Karşılaştırılması: Lojistik Performans Endeksi Üzerine Uygulama”, Ege Akademik Bakış Dergisi. 18(3), 521-535.
• Rezaei, J., Roekel, W.S.van, Tavasszy, L., (2018), “Measuring The Relative Importance of The Logistics Performance Index Indicators Using Best Worst Method”, Transport Policy, 68, 158-169.
• Somogyi, R.M., Bokor, Z., (2014), “Assessing The Logistics Efficiency of European Countries By Using The DEA-PC Methodology”, Transport, 29(2), 137-145.
• Ulutaş, A., (2018), “Entropi Tabanlı Edas Yöntemi ile Lojistik Firmalarının Performans Analizi”, Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 23, 53-66.
• Wong, W.P., Tang, C.F., (2017), “The Major Determinants Of Logistic Performance In A Global Perspective: Evidence From Panel Data Analysis”, International Journal of Logistics Research and Applications, 21(4), 431-443.
• Yaman, H.K., (2019), Bulanık DEMATEL ve Bulanık TOPSIS Yöntemleri Kullanılarak Tedarikçi Seçimi ve Bulanık Doğrusal Programlama İle Optimum Sipariş Miktarının Belirlenmesi, Sakarya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 87, Sakarya.
• Yazırdağ, M., (2018), Bulanık AHP ve Bulanık TOPSIS Yöntemleri İle Tedarik Sistemi: Jandarma Genel Komutanlığında Bir Uygulama, Gazi Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 111, Ankara.
• Yui, M.M., Hsiao, B., (2015), “Measuring The Technology Gap And Logistics Performance of Individual Countries By Using A Meta-DEA–AR Model” Maritime Policy & Management, 43(1), 98-120.